我的工作搭子終于懂我的工作了！

" 昨天開會說了哪些重點(diǎn)？"" 這個季度的目標(biāo)在哪個文檔？" 以前一旦涉及到動態(tài)私有化的工作環(huán)境，哪怕是再聰明的大模型產(chǎn)品也無法搞定，工作搭子不懂具體的工作場景，只能手動查找、反反復(fù)復(fù)傳資料。

5 月 21 日，飛書上線了「知識問答」功能，它巧妙地激活企業(yè)沉淀在飛書的消息、文檔、知識庫等豐富信息資產(chǎn)，通過 AI 實(shí)時解析、推理與生成，實(shí)現(xiàn)了員工提問即答，業(yè)務(wù)洞察觸手可及。

它不僅能從聊天記錄里找出答案，還能一鍵跳轉(zhuǎn)到原文，寫周報、數(shù)據(jù)報告直接甩你一份初稿，數(shù)據(jù)引用比小白專業(yè)多了。

對于很多企業(yè)來說，要實(shí)現(xiàn)如此功能，要先搭建自己的企業(yè)數(shù)據(jù)庫，通過私有化部署大模型實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)，同時還要自行承擔(dān)高昂的推理費(fèi)用，而這一套解決方案，在飛書里，「知識問答」的功能就全部搞定了。

以前許多企業(yè)陷入誤區(qū)：認(rèn)為智能化必須顛覆現(xiàn)有體系，斥巨資搭建新系統(tǒng)。然而，真正聰明的智能化應(yīng)該是 " 順勢而為 "，讓 AI 融入企業(yè)已有的數(shù)字化土壤，而非另起爐灶。

不用折騰老系統(tǒng)，不用全員培訓(xùn)，直接讓 AI 蹲在飛書里翻聊天記錄、讀文檔、聽會議，我們一手實(shí)測了「知識問答」，看看它能否成為打工人最佳的工作搭子？

實(shí)測「知識問答」，無痛擁有編輯助理

作為一款企業(yè)專屬 AI 助手，「知識問答」巧妙地激活了企業(yè)內(nèi)部的知識資產(chǎn)，將分散在各處的信息轉(zhuǎn)化為即時可用的數(shù)據(jù)。

它提供精準(zhǔn)問答能力，能夠智能整合用戶權(quán)限范圍內(nèi)的群聊記錄、周報、會議紀(jì)要、文件等多源信息，直接生成清晰答案并明確標(biāo)注信息來源，確保每一條回復(fù)都有據(jù)可循。用戶無需在不同平臺間切換查找，只需自然語言提問，即可獲得基于企業(yè)知識的精準(zhǔn)回應(yīng)。

值得強(qiáng)調(diào)的是，「知識問答」沿襲了文檔權(quán)限，為每位用戶生成的回答嚴(yán)格限定在其自身權(quán)限可見范圍內(nèi)，即使是 CEO 和普通員工問同一個問題，也會得到不同深度的回答，從根本上杜絕了信息越權(quán)和泄露風(fēng)險。

另一方面，它具備強(qiáng)大的內(nèi)容創(chuàng)作能力，能夠基于企業(yè)知識庫中沉淀的數(shù)據(jù)、案例和專業(yè)詞匯，協(xié)助用戶生成工作周報、項(xiàng)目方案、營銷話術(shù)等文檔初稿。與通用 AI 不同，這些創(chuàng)作內(nèi)容深度融合了企業(yè)特有的業(yè)務(wù)場景和表達(dá)風(fēng)格，細(xì)節(jié)真實(shí)可溯，既節(jié)省了內(nèi)容創(chuàng)作時間，又保證了專業(yè)質(zhì)量。

簡單來說，飛書知識問答不僅是一個問答工具，更是企業(yè)知識資產(chǎn)的激活器，將靜態(tài)信息轉(zhuǎn)化為動態(tài)知識，為每位員工提供專屬工作助手。

帶著對這一創(chuàng)新功能的好奇，我們深入進(jìn)行了一手實(shí)測，看看它在真實(shí)工作場景中的表現(xiàn)究竟如何。

第一個測試場景中，我向「知識問答」提出了一個看似簡單卻需要綜合判斷的問題：" 關(guān)于飛書，我們?nèi)ツ曜隽藥讉€選題？" 系統(tǒng)的響應(yīng)令人印象深刻——它首先精準(zhǔn)定位了我的用戶身份（這一步對權(quán)限管理至關(guān)重要），然后智能篩選了我創(chuàng)建的所有文檔，不僅識別出提及「飛書」的內(nèi)容，更巧妙地區(qū)分了將飛書作為主題的文章與僅將其作為案例引用的內(nèi)容。最終，系統(tǒng)準(zhǔn)確提煉出三篇與飛書強(qiáng)相關(guān)的核心選題，并提供了簡潔明了的總結(jié)回復(fù)，展現(xiàn)了超越簡單關(guān)鍵詞匹配的語義理解能力。

緊接著，我決定進(jìn)一步測試系統(tǒng)的創(chuàng)作輔助能力，但先拋出了一個連我自己都說不清的問題：" 總結(jié)一下我的文章風(fēng)格和特點(diǎn) "。令人驚喜的是，「知識問答」迅速從我過往的所有文檔中提取樣本，進(jìn)行了深度文本風(fēng)格分析，最終給出的風(fēng)格畫像確實(shí)非常精準(zhǔn)。它不僅捕捉到了作者行文的節(jié)奏和語調(diào)特征，還識別出了常用的修辭手法和論證結(jié)構(gòu)，甚至指出了一些作者本人都未曾察覺的寫作習(xí)慣。這種對個人風(fēng)格的精準(zhǔn)理解，為后續(xù)基于企業(yè)知識的內(nèi)容創(chuàng)作奠定了基礎(chǔ)，也讓 AI 輔助寫作真正做到了 " 像我一樣思考 "。

了解了我的風(fēng)格后，我決定讓「知識問答」正式 " 上崗 "：" 模仿我的風(fēng)格，寫一段關(guān)于知識問答的介紹 "。系統(tǒng)幾乎是瞬間就交付了一段輕松幽默、節(jié)奏鮮明的導(dǎo)語，確實(shí)捕捉到了我行文的基本調(diào)性。雖然 R1" 愛比喻 " 的風(fēng)格融合沒有完全契合我的預(yù)期，卻意外地提供了一些全新的表達(dá)角度和修辭手法，成為我創(chuàng)作思路的有益補(bǔ)充。

當(dāng)然，在實(shí)測過程中，「知識問答」也暴露出一些值得改進(jìn)的邊界情況。例如，當(dāng)我詢問 " 過去一年我寫了幾篇關(guān)于 OpenAI 的文章 " 時，系統(tǒng)出現(xiàn)了過度聯(lián)想——它從智能會議紀(jì)要中檢索到我們曾經(jīng)討論過相關(guān)選題，便將其納入統(tǒng)計(jì)，盡管這些討論最終并未形成正式文章。這種將計(jì)劃與執(zhí)行混淆的情況，反映了 AI 在理解信息時間軸和狀態(tài)轉(zhuǎn)換上的挑戰(zhàn)，也提醒我們在使用這類工具時仍需保持一定的辨別意識。

飛書的 AI 實(shí)踐，做不炸裂但有用的事

「知識問答」看似和通用 AI 的產(chǎn)品形態(tài)并沒有太大區(qū)別，但背后是一系列精密的工程化處理實(shí)現(xiàn)從雜亂數(shù)據(jù)到結(jié)構(gòu)化知識的轉(zhuǎn)變。包括文本分析、權(quán)限控制、知識建模、語義索引等復(fù)雜環(huán)節(jié)的精密協(xié)作，才能將企業(yè)內(nèi)部分散、碎片化的信息轉(zhuǎn)化為連貫、可查詢的知識體系，真正實(shí)現(xiàn) " 有問必答 " 的流暢體驗(yàn)。

在當(dāng)今信息爆炸的企業(yè)環(huán)境中，知識管理已成為組織運(yùn)轉(zhuǎn)的核心挑戰(zhàn)?！钢R問答」恰好切中了這一痛點(diǎn)，通過將企業(yè)散落的信息資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為隨時可用的智慧，為各類工作場景提供了全新解決方案。

對于管理層而言，知識問答是決策效率的倍增器。高管不必再為獲取關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)而翻閱繁瑣報表，只需一問 " 上季度西南區(qū)營收增長率是多少？原因分析？"，系統(tǒng)立即從財務(wù)報告、銷售簡報和市場分析中提煉出完整洞見。這不僅節(jié)省了信息獲取時間，更讓管理者能夠快速聚焦在決策而非數(shù)據(jù)收集上。

再比如，市場營銷團(tuán)隊(duì)則可以在準(zhǔn)備客戶提案時，簡單提問 " 有什么華南的客戶需要拜訪？" 就能獲取精準(zhǔn)素材，確保不遺漏客戶更重要的是，這些回答不是空泛的總結(jié)，而是附帶了具體來源的可靠信息，支持進(jìn)一步深入研究。

縱觀飛書的 AI 功能迭代路徑，自 ChatGPT 掀起 AI 浪潮以來，飛書僅三次推出 AI 功能，展現(xiàn)了極為謹(jǐn)慎的戰(zhàn)略節(jié)奏。2023 年推出的智能會議紀(jì)要解決了企業(yè)信息記錄痛點(diǎn)，隨后在多維表格中引入 DeepSeek 模型實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析，直至 2025 年的知識問答功能巧妙融合前兩者，構(gòu)建起真正的企業(yè)知識中樞。

飛書這一產(chǎn)品路徑的底層邏輯清晰可見：先幫企業(yè) " 存好數(shù)據(jù) "，再教會 AI" 用好數(shù)據(jù) "。這種漸進(jìn)式策略確保了 AI 功能不是空中樓閣，而是建立在堅(jiān)實(shí)的企業(yè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。例如，知識問答的會議檢索功能依賴智能紀(jì)要的文本沉淀，文檔生成則需要多維表格中積累的業(yè)務(wù)指標(biāo)支持。

然而，這也揭示了企業(yè)級 AI 應(yīng)用的關(guān)鍵前提，那些長期重視信息治理、持續(xù)積累業(yè)務(wù)文檔、嚴(yán)格執(zhí)行會議紀(jì)要記錄的組織，在知識問答等 AI 工具面前自然能獲得質(zhì)的飛躍；反之，若企業(yè)內(nèi)部知識仍處于 " 口口相傳 " 階段，即便引入再先進(jìn)的 AI 工具也難以發(fā)揮其真正潛力。

這也解釋了為何飛書不像某些 AI 工具那樣激進(jìn)地地推出功能，而是循序漸進(jìn)地構(gòu)建 " 文檔 - 表格 - 會議 - 知識庫 " 的完整生態(tài)。它首先通過基礎(chǔ)協(xié)作工具幫助企業(yè)沉淀高質(zhì)量數(shù)據(jù)，再逐步引入 AI 能力，確保每一步智能化都有堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)作支撐。

對企業(yè)而言，這意味著 AI 轉(zhuǎn)型不是簡單的工具采購，而是一個系統(tǒng)工程：要想富，先修路。建立規(guī)范的信息記錄習(xí)慣，養(yǎng)成文檔化、數(shù)字化的工作方式，才能為后續(xù)的智能應(yīng)用鋪平道路。在這個過程中，飛書等產(chǎn)品既是目標(biāo)工具，也是數(shù)據(jù)積累的催化劑，幫助企業(yè)在日常協(xié)作中自然而然地構(gòu)建起自己的知識寶庫，為真正的 AI 賦能做好準(zhǔn)備。

AI 需要 " 炸裂 "，更需要 " 有用 "

當(dāng)行業(yè)熱衷于探討 "AGI" 和 " 顛覆式創(chuàng)新 " 時，飛書選擇了一條更加務(wù)實(shí)的道路。知識問答功能沒有花哨的包裝，卻能精準(zhǔn)調(diào)取員工最新文檔；它不宣稱擁有 " 通用智能 "，而是因深度結(jié)合企業(yè)私域數(shù)據(jù)而更懂業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)。這種產(chǎn)品策略源自對產(chǎn)業(yè)需求的準(zhǔn)確理解：大多數(shù)企業(yè)不需要宏大的 AI 愿景，而是需要解決 " 會議決策是什么 "、" 指標(biāo)數(shù)據(jù)在哪查 " 等具體問題。

正如飛書明確指出：AI Ready 的第一步是數(shù)字化 ready。中國產(chǎn)業(yè)智能化的關(guān)鍵突破口，不在于技術(shù)多先進(jìn)，而在于企業(yè)是否已將自身數(shù)據(jù)整理規(guī)范。飛書知識問答的核心價值，正是為那些重視數(shù)據(jù)基礎(chǔ)建設(shè)的企業(yè)提供了合適工具，幫助他們在實(shí)際業(yè)務(wù)場景中發(fā)揮 AI 效能。

這種理性務(wù)實(shí)的產(chǎn)品態(tài)度，代表了一種切實(shí)可行的 AI 應(yīng)用路徑：不追求技術(shù)炫耀，而是專注將技術(shù)與業(yè)務(wù)需求精準(zhǔn)對接，讓 AI 真正為企業(yè)創(chuàng)造價值。